EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention 代码逐行注释15 赞同 · 0 评论文章 Abstract 这篇论文介绍了一个新的模型家族,叫做EfficientViT,目的是提升Vision Transformers的计算速度和内存效率。通过使用一个新设计的“三明治”构建块和引入级联分组注意力(Cascaded Group Attention)...
为了实现对 ViT 模型的实时部署,微软和港中文共同在CVPR2023提出论文《EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention》。 本文将简单介绍 EfficientViT 的基本架构原理,同时手把手带领感兴趣的朋友基于该论文 Github 项目导出 ONNX 模型,并将其部署在优秀的端侧AI芯片AX650N上,希望能...
例如,本文的EfficientViT-M5在准确率上比MobileNetV3-Large高出1.9%,而在Nvidia V100 GPU和Intel Xeon CPU上的吞吐量分别高出40.4%和45.2%。与最近的高效型号MobileViT-XXS相比,efficientvitt - m2的精度提高了1.8%,同时在GPU/CPU上运行速度提高了5.8 ×/3.7 ×,转换为ONNX格式时速度提高了7.4× 本文通过分析De...
1. 多尺度线性注意力机制:EfficientViT采用了一种新型的多尺度线性注意力机制,这种方法旨在提高模型处理高分辨率图像时的效率和效果。 2. 轻量级和硬件高效操作:与传统的高分辨率密集预测模型不同,EfficientViT通过轻量级和硬件高效的操作来实现全局感受野和多尺度学习,这有助于降低计算成本。 3. 显著的性能提升和速度加...
EfficientViT Building Blocks Sandwich Layout 为了构建一个内存高效的块,本文首先提出了一种三明治布局,它使用了较少的受内存限制的自注意力层和更具内存效率的 FFN 层来进行通道通信,抽象公式如下: 该块包含了 N 个 FFN 层,在单个自注意力层之前和之后。这种设计减少了模型中自注意力层引起的内存时间消耗,并应...
基于EfficientViT的加密流量实时分类方法目录一、内容综述...2二、项目背景及意义...2三、EfficientViT概述...4四、加密流量实时分类方法...44.1数据预处理...64.2特征提取...
6. 总结 这篇文章引入了EfficientViT - SAM,它利用EfficientViT来代替SAM的图像编码器。EfficientViT - SAM在不牺牲各种零样本分割任务性能的前提下,获得了比SAM显著的效率提升。 对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者,可以阅读一下论文原文~
论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.05008 作者提出了EfficientViT-SAM,这是一系列加速的SAM模型。在保留SAM轻量级的提示编码器和 Mask 解码器的同时,作者用EfficientViT替换了沉重的图像编码器。在训练方面,首先从SAM-ViT-H图像编码器向EfficientViT进行知识蒸馏。随后,在SA-1B数据集上进行端到端的训练。得益于...
保留了SAM的轻量级提示编码器和mask解码器,同时用EfficientViT替换了沉重的图像编码器。对于训练,首先从SAM-ViT-H图像编码器到EfficientViT的知识蒸馏开始。随后在SA-1B数据集上进行端到端训练。由于EfficientViT的效率和容量,EfficientViT-SAM在A100 GPU上的TensorRT加速比SAM-ViT-H高出48.9倍,而且不会牺牲性能。
EfficientViT: Memory Effificient Vision Transformer with Cascaded Group Attention 摘要:视觉transformer由于其高模型能力而取得了巨大的成功。然而,它们卓越的性能伴随着沉重的计算成本,这使得它们不适合实时应用。在这篇论文中,本文提出了一个高速视觉transformer家族,名为EfficientViT。本文发现现有的transformer模型的速度...